scipy.fft.

hfft2#

scipy.fft.hfft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[source]#

计算厄米共轭复数数组的二维傅里叶变换。

参数:

x数组: 输入数组，被视为厄米共轭复数。
s整数序列，可选: 实数输出的形状。
axes整数序列，可选: 计算傅里叶变换所依据的轴。
norm{"backward", "ortho", "forward"}，可选: 归一化模式（参见 fft）。默认为 "backward"。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为 True，x 的内容可能会被销毁；默认为 False。更多详情请参见 fft。
workers整数，可选: 用于并行计算的最大工作线程数。如果为负数，则该值将从 os.cpu_count() 环绕。更多详情请参见 fft。
plan对象，可选: 此参数保留用于传入由下游傅里叶变换供应商提供的预计算计划。目前在 SciPy 中尚未使用。

版本 1.5.0 中新增。

返回:

outndarray: 二维厄米共轭复数实数傅里叶变换的实数结果。

另请参见

hfftn: 计算厄米共轭复数输入的 N 维离散傅里叶变换。

备注

这实际上只是具有不同默认行为的 hfftn。更多详情请参见 hfftn。

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[1+0j, 2+0j], [2+0j, 1+0j]])  # Hermitian-symmetric input
>>> scipy.fft.hfft2(x, s=(2, 2))
array([[ 6.,  0.],
       [ 0., -2.]])